Test legat de ghid · Mediu Nivel
Test de anulare a ecoului acustic
Examinați modul în care dispozitivele de anulare a ecoului utilizează sunetul de referință de la distanță, filtrele adaptive și suprimarea reziduală neuronală în timpul apelurilor și a condițiilor de schimbare a camerei.
Întrebare 1 de 8
Ce problemă rezolvă în primul rând anularea ecoului acustic?
Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări
Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.
- Ce problemă rezolvă în primul rând anularea ecoului acustic?
- Oprirea sunetului unui difuzor să fie preluat de microfon și trimis înapoi la capătul îndepărtat
- Comprimarea fișierelor audio pentru a economisi lățimea de bandă
- Traducerea discursului într-o altă limbă
- Creșterea volumului difuzoarelor silențioase
- Pe ce semnal de „referință” se bazează un sistem AEC pentru a prezice ecoul?
- Intrarea pentru microfon a difuzorului apropiat
- Semnalul de la capătul îndepărtat este redat din difuzor
- Un șablon de cameră preînregistrat
- Nivelurile de zgomot de fundal
- Care scenariu este notoriu dificil pentru AEC și poate determina un filtru adaptiv să se comporte prost?
- Tăcere totală la ambele capete
- O singură persoană care vorbește încet
- Discuție dublă, când ambele părți vorbesc simultan
- Redau muzică fără să vorbească nimeni
- Ce încearcă de fapt să estimeze filtrul adaptiv din AEC clasic?
- Tonul emoțional al vorbitorului
- Puterea semnalului Wi-Fi
- Se utilizează codecul de compresie
- Calea acustică (răspuns la impuls) de la difuzor la microfon în cameră
- De ce rețelele neuronale sunt adăugate din ce în ce mai mult peste filtrele AEC clasice?
- Pentru a gestiona distorsiunile neliniare și ecoul rezidual pe care filtrele liniare le lipsesc
- Pentru a face apelurile mai scumpe
- Pentru a înlocui hardware-ul microfonului
- Pentru a încetini procesarea pentru precizie
- Ce algoritm adaptiv este asociat în mod obișnuit cu anularea tradițională a ecoului?
- Criptare RSA
- Cele mai mici pătrate medii normalizate (NLMS)
- compresie JPEG
- algoritmul lui Dijkstra
- Why must an adaptive echo-path filter keep updating during a call?
- The far-end reference changes its language every second
- The microphone stops recording whenever a door opens
- Room acoustics can change when people or objects move, changing the path from speaker to microphone
- A fixed filter automatically learns new room conditions without updates
- What kinds of recordings are included in Microsoft's AEC Challenge datasets?
- Only music recorded in anechoic chambers
- Only far-end speech with no microphone signal
- Only speech with no echo or near-end speaker
- Single-talk and double-talk recordings from real devices and speakers, plus synthetic data